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公开(公告)号:CN118644069A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410494398.2
申请日:2024-04-24
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种智能交通系统的异构终端分级管理方法及系统,该方法包括:S1:从智能交通系统的各种异构终端收集数据,并将这些数据融合成统一的信息数据集;S2:接收信息数据集中的数据,进行风险评估,识别可能的安全威胁,得到风险评估结果;S3:根据风险评估结果,动态生成和调整安全策略,以使安全策略能实时反映最新的风险评估结果S4:根据安全策略,自动调整每个异构终端的安全级别;本发明使现有智能交通系统能够适用于动态场景安全管理。
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公开(公告)号:CN118606667A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410513051.8
申请日:2024-04-26
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种时空要素关联与安全需求驱动的智能交通场景识别方法,包括:对多种传感器采集的实时数据进行同步与标准化处理;对同步与标准化处理后的数据实施多维时空数据融合,获得统一的时空数据表示;根据所述统一的时空数据表示,识别交通场景中的安全需求;利用所述统一的时空数据表示,对交通场景进行语义解析;根据所述统一的时空数据表示、所述安全需求以及交通场景语义解析结果,生成交通管理决策。
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公开(公告)号:CN118540693A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410502402.5
申请日:2024-04-25
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04W12/00 , H04W72/53 , H04L47/76 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06N3/096 , G06N5/04 , H04W4/40
Abstract: 本发明公开了基于迁移学习和多智能体博弈的车联网安全资源动态管理方法,包括:采集车辆状态、交通状况及环境信息的实时数据;对采集的实时数据进行多模态数据融合;将车联网系统中的节点视为智能体,以及将智能体之间的资源交换视为博弈,构建多智能体博弈模型,通过求解博弈,并结合融合后的数据,决定在各个智能体之间的资源动态分配策略。
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